Индексация и срезы многомерных массивов
В базовом
варианте индексация и срезы многомерных массивов работают также как и в
одномерных, только индексы указываются для каждой оси. Например, объявим
двумерный массив:
x = np.array((1, 2, 3), (10, 20, 30), (100, 200, 300))
Для обращения к
центральному значению 20 нужно выбрать вторую строку и второй столбец, имеем:
x1, 1 # значение 20
Чтобы взять
последнюю строку и последний столбец, можно использовать отрицательные индексы:
x-1, -1 # значение 300
Если же указать
только один индекс, то получим строку:
x # array()
Эта запись
эквивалентна следующей:
x, : # array()
То есть, не
указывая какие-либо индексы, NumPy автоматически подставляет вместо них
полные срезы.
Для извлечения
столбцов мы уже должны явно указать полный срез в качестве первого индекса:
x:,1 # array()
Итерирование
двумерных массивов можно выполнять с помощью вложенных циклов, например:
for row in x: for val in row: print(val, end=' ') print()
Если же
необходимо просто перебрать все элементы многомерного массива, то можно
использовать свойство flat:
for val in x.flat: print(val, end=' ')
У массивов более
высокой размерности картина индексации, в целом выглядит похожим образом.
Например, создадим четырехмерный массив:
a = np.arange(1, 82).reshape(3, 3, 3, 3)
Тогда для
обращения к конкретному элементу следует указывать четыре индекса:
a1, 2, , 1 # число 47
Для выделения
многомерного среза, можно использовать такую запись:
a:, 1, :, : # матрица 3x3x3
или, так:
a, # двумерная матрица 3x3
Это эквивалентно
записи:
a, , :, :
Если же нужно
задать два последних индекса, то полные срезы у первых двух осей указывать
обязательно:
a:, :, 1, 1 # матрица 3x3 a:2, :2, 1, 1 # матрица 2x2
Пакет NumPy позволяет
множество полных подряд идущих срезов заменять троеточиями. Например, вместо a
можно использовать запись:
a..., 1, 1 # эквивалент a
Это бывает
удобно, когда у массива много размерностей и нам нужны последние индексы.
Вложенные списки: создание
Предположим, что указаны два числа: число строк и количество столбцов . Вы должны создать список размером × , заполненный, скажем, нулями.
Очевидное решение кажется неправильным:
a = * m] * n
Это можно легко увидеть, если вы установите значение на , а затем распечатаете значение — оно также будет равно 5. Причина в том, что возвращает только ссылку на список из нулей, но не список. Последующее повторение этого элемента создает список из элементов, все ссылки на один и тот же список (как и операция для списков не создает новый список), поэтому все строки в результирующем списке на самом деле одинаковы строка.
Используя наш визуализатор, отслеживайте идентификатор списков. Если два списка имеют одинаковый номер id, это фактически тот же список в памяти.
None
n = 3 m = 4 a = * m] * n a = 5 print(a)
Таким образом, двумерный список не может быть создан просто путем повторения строки. Что делать?..
Возможный способ: вы можете создать список из элементов (например, из нулей), а затем сделать каждый из элементов ссылкой на другой одномерный список из элементов:
None
n = 3
m = 4
a = * n
for i in range(n):
a = * m
Другой (но похожий) способ: создать пустой список, а затем к нему новый элемент раз (этот элемент должен быть списком длины ):
None
n = 3
m = 4
a = []
for i in range(n):
a.append( * m)
Но самый простой способ — использовать генератор, создавая список из элементов, каждый из которых представляет собой список из нулей:
None
n = 3 m = 4 a = * m for i in range(n)]
В этом случае каждый элемент создается независимо от других. Список раз помечается как новый, и копирование ссылок не происходит.
Reverse a List Array in Python
As we already discussed Lists and Arrays are similar in Python. Where the major difference among the two is that arrays only allow items of the same data type whereas lists allow them to be different.
Since Python doesn’t support conventional Arrays, we can use lists to depict the same and try to reverse them. Let us take a look at the different methods following which we can accomplish this task,
1. Using List Slicing to Reverse an Array in Python
We can reverse a list array using slicing methods. In this way, we actually create a new list in the reverse order as that of the original one. Let us see how:
#The original array
arr =
print("Array is :",arr)
res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)
Output:
Array is : Resultant new reversed array:
2. Using reverse() Method
Python also provides a built-in method that directly reverses the order of list items right at the original place.
Note: In this way, we change the order of the actual list. Hence, the original order is lost.
#The original array
arr =
print("Before reversal Array is :",arr)
arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)
Output:
Before reversal Array is : After reversing Array:
3. Using reversed() Method
We have yet another method, which when passed with a list returns an iterable having just items of the list in reverse order. If we use the method on this iterable object, we get a new list which contains our reversed array.
#The original array
arr =
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)
Output:
Original Array is : Resultant new reversed Array:
Сквозной пример по классам
####################################################
## 5. Классы
####################################################
# Чтобы получить класс, мы наследуемся от object.
class Human(object):
# Атрибут класса. Он разделяется всеми экземплярами этого класса
species = «H
sapiens»
# Обычный конструктор, вызывается при инициализации экземпляра класса
# Обратите внимание, что двойное подчёркивание в начале и в конце имени
# означает объекты и атрибуты, которые используются Python, но находятся
# в пространствах имён, управляемых пользователем.
# Не придумывайте им имена самостоятельно.
def __init__(self, name):
# Присваивание значения аргумента атрибуту класса name
self.name = name
# Метод экземпляра. Все методы принимают self в качестве первого аргумента
def say(self, msg):
return «{name}: {message}».format(name=self.name, message=msg)
# Метод класса разделяется между всеми экземплярами
# Они вызываются с указыванием вызывающего класса в качестве первого аргумента
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статический метод вызывается без ссылки на класс или экземпляр
@staticmethod
def grunt():
return «*grunt*»
# Инициализация экземпляра класса
i = Human(name=»Иван»)
print(i.say(«привет»)) # Выводит: «Иван: привет»
j = Human(«Пётр»)
print(j.say(«Привет»)) # Выводит: «Пётр: привет»
# Вызов метода класса
i.get_species() #=> «H
sapiens»
# Изменение разделяемого атрибута
Human.species = «H. neanderthalensis»
i.get_species() #=> «H. neanderthalensis»
j.get_species() #=> «H. neanderthalensis»
# Вызов статического метода
Human.grunt() #=> «*grunt*»
4.6
12
голоса
Рейтинг статьи
Методы выполнения операций с массивами в Python
Массивы изменчивы, это означает, что мы можем менять их элементы самым разным образом. Можно изменить значение элементов, добавить новые или удалить те, которые вам больше не нужны в вашей программе.
Давайте рассмотрим несколько методов, наиболее часто используемых для выполнения операций с массивами.
Изменение значения элемента в массиве
Вы можете изменить значение определенного элемента, указав его позицию (индекс) и присвоив ему новое значение. Сделать это можно так:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',)
# Изменение первого элемента
# Меняется значение с 10 на 40
numbers = 40
print(numbers)
#output
#array('i', )
Добавление нового значения в массив
Чтобы добавить одно значение в конец массива, используйте метод :
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
# В конец numbers добавляется целое число 40
numbers.append(40)
print(numbers)
#output
#array('i', )
Имейте в виду, что новый элемент, который вы добавляете, должен иметь тот же тип данных, что и остальные элементы в массиве.
Посмотрите, что произойдет, если мы пытаемся добавить число с плавающей запятой в массив целых чисел:
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
# В конец numbers добавляется число с плавающей запятой 40.0
numbers.append(40.0)
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 19, in <module>
# numbers.append(40.0)
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
Но что, если вы хотите добавить более одного значения в конец массива?
Тогда используйте метод , который принимает итерируемый объект (например, список элементов) в качестве аргумента. Опять же, убедитесь, что все новые элементы имеют один и тот же тип данных.
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
# Добавление целых чисел 40,50,60 в конец numbers
# Числа берутся в квадратные скобки
numbers.extend()
print(numbers)
#output
#array('i', )
А что, если вы хотите добавить элемент не в конец массива? В таком случае используйте метод : он позволяет добавить элемент на определенную позицию.
Функция принимает два аргумента: индекс позиции, на которую будет вставлен новый элемент, и значение нового элемента.
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
# Добавление целого числа 40 на первую позицию
# Помните, что индексация начинается с 0
numbers.insert(0,40)
print(numbers)
#output
#array('i', )
Удаление значения из массива
Чтобы удалить элемент из массива, используйте метод и укажите значение элемента в качестве аргумента.
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', )
С помощью будет удален только первый экземпляр значения, которое вы передаете в качестве аргумента.
Посмотрите, что происходит, когда имеется несколько элементов с одинаковым значением:
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', )
Удаляется только первое вхождение числа .
Вы также можете использовать метод и указать позицию удаляемого элемента:
import array as arr
# Исходный массив
numbers = arr.array('i',)
# Удаление первого вхождения 10
numbers.pop(0)
print(numbers)
#output
#array('i', )
Вопрос 11. Как работает функция range?
Сложность: (ー_ー)
Функция range() генерирует три разных вида последовательностей из целых чисел и часто используется для быстрого создания списков — поэтому этот вопрос и попал в нашу подборку. Да и объяснять работу функции удобнее всего именно с помощью списка.
Последовательность от нуля до n
Используется range(n):
Функция range(n) сгенерировала последовательность от нуля до n (исключая n), а мы эту последовательность двумя способами обернули в список. Первый способ вы уже узнали — это генератор списков, а второй использует функцию list, которая превращает подходящий аргумент в список.
Попробуйте передать в range() отрицательное (-7) или дробное (3.14) число. Получится ли какой-нибудь список из этого, и если да, то какой?
Последовательность от n до m
Здесь в функцию range() нужно передать уже два аргумента: тогда range(n, m) сгенерирует целые числа от n до m (исключая m):
Последовательность от n до m с шагом k
Если в функцию range() передать три аргумента n, m, k, то она снова создаст последовательность от n до m (снова исключая m), но уже с шагом k:
Обновление элементов в массиве
В 2D-массиве существующее значение массива может быть обновлено новым значением. В этом методе мы можем изменить конкретное значение, а также весь индекс массива.
Создадим программу для обновления существующего значения 2D-массива в Python.
Update.py
from array import * # import all package related to the array.
arr1 = , ] # initialize the array elements.
print("Before inserting the array elements: ")
print(arr1) # print the arr1 elements.
arr1 = # update the value of the index 0
arr1 = 99 # define the index and position of the array element to update the value.
print("After inserting the array elements ")
for i in arr1: # Outer loop
for j in i: # inner loop
print(j, end = " ") # print inserted elements.
print()
Выход:
Создание массивов в Python по диапазонам
NumPy представляет множество функций для создания массивов в заданном диапазоне. Разберем самые распространённые.
3.1. Создание диапазонов функцией arange
В библиотеке NumPy существует функция arange для создания целочисленных диапазонов, аналогичной встроенной функции range в Python.
>>> import numpy as np
>>> np.arange(7)array()
>>> np.arange(5, 10)array()
>>> np.arange(100, 10, -10)array()
При создании коллекций array вы можете воспользоваться встроенной функции Python range, но рекомендуется использовать именно arange, так как она оптимизирована для array. Все свойства arange аналогичны функции range.
3.2. Создание диапазонов чисел с плавающей точкой функцией linspace
Для создания диапазонов чисел с плавающей точкой можно воспользоваться функцикй limspace библиотеки NumPy.
>>> import numpy as np
>>> np.linspace(1.0, 2.0, num=5)array()
>>> np.linspace(1.0, 5.0, num=10)array()
В функции linspace первые два аргумента определяют начальное и конечное значение диапазона
Важно: конечное значение включается в array. Ключевой аргумент num необязательный. Он задает количество равномерно распределенных генерируемых значений
По умолчанию num = 50.
3.3. Изменение размерности array методом reshape
Методом reshape вы можете преобразовать одномерную коллекцию в многомерную. В примере создадим коллекцию array с помощью со значениями от 1 до 36 и с помощью метода reshape преобразуем ее в структуру из 6 строк и 6 столбцов.
>>> import numpy as np
>>> np.(1, 37).reshape(6, 6)array(,
,
,
,
,
])
>>> np.(1, 37).reshape(4, 9)array(,
,
,
])
Во втором примере мы преобразовали в структуру 4 строк и 9 столбцов.
Размерность можно изменять для любой коллекции array, но при условии, что количество новой версии не будет отличаться от оригинала. Например, коллекцию из шести элементов, можно преобразовать в коллекцию 3*2 или 2*3. В нашем примере мы преобразовали коллекцию из 36 элементов в коллекцию 6*6 и 4*9. В случае неправильного преобразования, вы получите ошибку ValueError.
3.4. Заполнение array конкретными значениями. Функции zeros, ones, full
Функция zeros создает коллекцию содержащие 0. Первым аргументом должно быть целое число или кортеж целых чисел.
>>> import numpy as np
>>> np.zeros(7)array()
>>> np.zeros((3, 3))array(,
,
])
Функция ones создает коллекцию содержащие 1.
>>> import numpy as np
>>> np.ones((3, 3))array(,
,
])
По умолчанию функции zeros и ones создают коллекции array, содержащие значения float. Для изменения типа значения можно задать аргумент dtype:
>>> import numpy as np
>>> np.ones((3, 3), dtype=int)array(,
,
])
>>> np.zeros((3, 3), dtype=int)array(,
,
])
Функция full, возвращает элементы со значением и типом второго аргумента:
>>> import numpy as np
>>> np.full((3, 4), 55)array(,
,
])
>>> np.full((2, 4), 21.2)array(,
])
3.5. Вывод больших коллекций array
При выводе больших коллекций array, NumPy исключает из вывода все строки и столбцы кроме первых трех и последних. Вместо исключенных данных проставляется знак многоточие.
>>> import numpy as np
>>> np.(1, 100001).(100, 1000)array(,
,
,
…,
,
,
])
Best Practices
Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.
Как перевести список в другой формат?
Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.
Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:
В данном случае в качестве разделителя используется запятая.
Словарь в Python — это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:
JSON — это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.
Как узнать индекс элемента в списке?
Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .
В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.
Как посчитать количество уникальных элементов в списке?
Самый простой способ — приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией
Как создать список числовых элементов с шагом
Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.
Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.
Еще один вариант — воспользоваться генератором списков:
При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .
Объединение массивов
Мы можем легко объединить любые два массива, используя символ +.
Пример
a=arr.array('d',)
b=arr.array('d',)
c=arr.array('d')
c=a+b
print("Array c = ",c)
Выход:
Array c= array('d', )
Объяснение
В приведенном выше примере мы определили переменные с именами «a, b, c», которые содержат значения массива.
Пример
import array as arr
x = arr.array('i', )
print("First element:", x)
print("Second element:", x)
print("Second last element:", x)
Выход:
First element: 4 Second element: 7 Second last element: 22
Объяснение: Мы импортировали массив и определили переменную с именем «x», которая содержит значение массива, а затем напечатали элементы, используя индексы.
Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.
Изменение размеров и транспонирование массива в Python
В NumPy существует много возможностей для изменения размера массивов.
8.1. Метод resize
Метод resize изменяет размер исходной коллекции array:
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array()
>>> numbersarray()
>>> numbers.resize(3, 2)
>>> numbersarray(,
,
])
8.2. Методы flatten и ravel
Метод flatten выполняет глубокое копирование данных исходной коллекции
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array()
>>> numbers_fl = numbers.flatten()
>>> numbers_flarray()
Чтобы проверить что numbers и numbers_fl не используют общие данные изменим элемент numbers_fl и выведем оба массива:
>>> numbers_fl[] = 77
>>> numbers_flarray()
>>> numbersarray()
Значение в numbers_fl изменилось, значит массивы уже не связаны между собой.
метод ravel создает представление (поверхностную копию) исходной коллекции array, которое использует общие данные.
>>> numbersarray()
>>> numbers_ra = numbers.ravel()
>>> numbers_raarray()
Чтобы проверить использование общих данных, изменим один элемент numbers_ra:
>>> numbers_ra[] =125
>>> numbers_raarray()
>>> numbersarray()
В результате значения поменялись в обоих массивах.
8.3. Транспонирование строк и столбцов
С помощью атрибута T вы можете быстро транспонировать строки и столбцы маcсива, то есть сделать так чтобы строки стали столбцами, а столбцы строками.
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array(, ])
>>> numbersarray(,
])
>>> numbers.Tarray(,
,
])
Транспонирование не изменяет исходную коллекцию array.
8.4. Горизонтальное и вертикальное дополнение. Функции hstack и vstack
Добавление новых строк или столбцов, называется горизонтальным или вертикальным дополнением. Допустим у нас есть две коллекции array, и мы хотим объединить их в одну. Для этого можно воспользоваться функцией hstack() из библиотеки NumPy. Функцие hstack() передается кортеж с объединяемыми коллекциями:
>>> import numpy as np
>>> numbers_1 = np.array()
>>> numbers_2 = np.array()
>>> np.hstack((numbers_1, numbers_2))array()
В случае если нам требуется объединить массивы добавлением, можно воспользоваться функцией vstack():
>>> np.vstack((numbers_1, numbers_2))array(,
])
Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.
Как создаются матрицы в Python?
Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.
Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:
import numpy as np
Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:
array = np.array(/* множество элементов */)
Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.
Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:
array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)
Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:
np.zeros(2, 2, 2)
К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:
array(] ]] )
Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.
Списки (list)
Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:
Создание
Создание пустого списка:
names = []
names = list()
Создание списка с элементами:
names =
Создание списка на основе другого списка:
names = new_names = list(names)
Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:
names = new_names = names * 2
Создание списка с помощью конструкции range():
numbers = list(range(10))
Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.
Обращение к элементу
Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:
names
Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».
Элементы списка можно обходить циклами for и while:
for name in names:
print(name)
Сравнение
Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:
list1 = list2 = list(range(10))
Размерность
Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:
names = ,
,
]
В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.
Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:
names = ,
,
]
names
Преобразование
Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:
names = ,
,
]
new_dict = dict(names)
Матрицы
Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:
В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.
